{"id":14482,"date":"2022-08-16T12:56:25","date_gmt":"2022-08-16T17:56:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuxtla.tecnm.mx\/?p=14482"},"modified":"2022-08-16T12:56:25","modified_gmt":"2022-08-16T17:56:25","slug":"resalta-articulo-cientifico-de-docente-del-tec-tuxtla-en-la-revista-mdpi-sensor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuxtla.tecnm.mx\/dcab\/resalta-articulo-cientifico-de-docente-del-tec-tuxtla-en-la-revista-mdpi-sensor\/","title":{"rendered":"Resalta art\u00edculo cient\u00edfico de docente del Tec Tuxtla en la revista MDPI SENSOR"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

En el mes de Julio del presente\na\u00f1o, la revista MDPI SENSOR<\/strong> p\u00fablico el art\u00edculo cient\u00edfico denominado \u201cHypertension\nDiagnosis with Backpropagation Neural Networks for Sustainability in Public\nHealth<\/em><\/strong>\u201d del docente e investigador Jorge Antonio Orozco Torres,\nadscrito al departamento de Ingenier\u00eda Industrial del Tecnol\u00f3gico Nacional de\nM\u00e9xico campus Tuxtla Guti\u00e9rrez.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

De acuerdo al investigador, el\nproyecto presenta el desarrollo de una red neuronal multicapa feed-forward para\nel diagn\u00f3stico de la hipertensi\u00f3n, basada en un estudio poblacional. <\/p>\n\n\n\n

\u201cPara el desarrollo de esta\narquitectura se han tenido en cuenta varios factores fisiol\u00f3gicos que son\nvitales para determinar el riesgo de ser hipertenso<\/strong>; un sistema de\ndiagn\u00f3stico puede ofrecer una soluci\u00f3n que no es f\u00e1cil de determinar por medios\nconvencionales<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Cabe destacar que los resultados\nobtenidos demuestran la sostenibilidad de las condiciones de salud que afectan\na la humanidad hoy en d\u00eda como consecuencia del entorno social, por ejemplo, la\neconom\u00eda, el estr\u00e9s, el tabaquismo, el alcoholismo, la drogadicci\u00f3n, la\nobesidad, la diabetes, la inactividad f\u00edsica, etc., que conducen a la\nhipertensi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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\u201cAnalizamos\na 350 alumnos, ah\u00ed obtuvimos la efectividad del 90 por ciento<\/em><\/strong>, de\nuna poblaci\u00f3n de 3 mil 500 tomamos el 10 por ciento al azar y fue bastante\nconfiable, todo fue registrado en una base de Excel,  ah\u00ed el algoritmo se corre y en cuesti\u00f3n de\nsegundos de esa sabana de datos arroja quienes tienen riesgo bajo, medio y alto\nde hipertensi\u00f3n<\/em>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Los resultados del sistema de\ndiagn\u00f3stico basado en redes neuronales muestran una eficacia del 90%, generando\nas\u00ed una alta expectativa en el diagn\u00f3stico del riesgo de hipertensi\u00f3n a partir\nde los datos fisiol\u00f3gicos analizados.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed tambi\u00e9n agradeci\u00f3 la participaci\u00f3n de diversas instituciones p\u00fablicas y privadas, como son el TecNM\/Instituto Tecnol\u00f3gico de Tuxtla Guti\u00e9rrez, TecNM\/Instituto Tecnol\u00f3gico de Rio Verde, el Centro de Investigaci\u00f3n, Desarrollo e Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica de la Universidad de Ciencia y Tecnolog\u00eda, Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE), Facultad de Ciencias de la Ingenier\u00eda y Tecnolog\u00eda de la Universidad Aut\u00f3noma de Baja California.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cCiencia y Tecnolog\u00eda con Sentido Humano\u201d<\/strong><\/em>
Departamento de Comunicaci\u00f3n y Difusi\u00f3n
TecNM campus Tuxtla Guti\u00e9rrez <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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